归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理解和模拟真实数据复杂性，增强模型解释性具有重要作用。本次学术报告针对表格数据隐私保护和反事实解释两大领域，分别讲解了DP-Hflow和CeFlow的算法原理。
归一化流在表格数据生成中的应用-徐泽豪原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/04/17/%e5%bd%92%e4%b8%80%e5%8c%96%e6%b5%81%e5%9c%a8%e8%a1%a8%e6%a0%bc%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%94%9f%e6%88%90%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8/
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